RAGchain 项目教程

最新推荐文章于 2025-06-24 19:53:28 发布

蒙斐芝Toby

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RAGchain 项目教程

RAGchain Extension of Langchain for RAG. Easy benchmarking, multiple retrievals, reranker, time-aware RAG, and so on... 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGchain

1. 项目目录结构及介绍

RAGchain 项目的目录结构如下：

RAGchain/
├── docs/
│   ├── introduction.md
│   ├── quickstart.md
│   └── ...
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── test_main.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

docs/: 存放项目的文档文件，包括介绍、快速入门等。
src/: 项目的源代码目录，包含主要的 Python 文件。
- init.py: 初始化文件，用于将目录标记为 Python 包。
- main.py: 项目的启动文件。
- config.py: 项目的配置文件。
tests/: 存放项目的测试文件，用于测试主要功能。
README.md: 项目的介绍文件，通常包含项目的基本信息和使用说明。
requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目所需的依赖。

2. 项目的启动文件介绍

`main.py`

main.py 是 RAGchain 项目的启动文件，负责初始化项目并启动主要的 RAG 工作流程。以下是 main.py 的主要功能：

import config
from src.rag_workflow import RAGWorkflow

def main():
    # 加载配置
    cfg = config.load_config()
    
    # 初始化 RAG 工作流程
    rag_workflow = RAGWorkflow(cfg)
    
    # 启动 RAG 工作流程
    rag_workflow.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

加载配置: 通过 config.load_config() 加载项目的配置文件。
初始化 RAG 工作流程: 使用加载的配置初始化 RAGWorkflow 对象。
启动 RAG 工作流程: 调用 run() 方法启动 RAG 工作流程。

3. 项目的配置文件介绍

`config.py`

config.py 是 RAGchain 项目的配置文件，负责定义项目的各种配置参数。以下是 config.py 的主要内容：

import yaml

def load_config():
    with open('config.yaml', 'r') as file:
        config = yaml.safe_load(file)
    return config

def get_default_config():
    return {
        'database': {
            'host': 'localhost',
            'port': 27017,
            'name': 'ragchain_db'
        },
        'llm': {
            'model': 'gpt-3.5-turbo',
            'api_key': 'your_api_key'
        },
        'retrieval': {
            'method': 'bm25',
            'top_k': 10
        }
    }

功能介绍

加载配置: load_config() 函数从 config.yaml 文件中加载配置参数。
默认配置: get_default_config() 函数返回默认的配置参数，用于在没有配置文件时使用。

`config.yaml`

config.yaml 是项目的配置文件，包含项目的各种配置参数。以下是一个示例：

database:
  host: 'localhost'
  port: 27017
  name: 'ragchain_db'

llm:
  model: 'gpt-3.5-turbo'
  api_key: 'your_api_key'

retrieval:
  method: 'bm25'
  top_k: 10